Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.835-841
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2005
실시간 가시화/시각화(Visualization)을 위한 지형 가시화 분야에서의 렌더링 속도 향상은 사용자의 현실감에 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구는 Height Field 데이터를 사용한 블록 단위 지형 렌더링 방법에서 이전 프레임 정보를 사용하여 지형 가시화 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. Height Field로 표현된 지형을 실시간에 효과적으로 렌더링 할 수 있는 방법으로CLOD(Continuous leveI Of Detail)가 있으며 대표적인 방법으로 Multiresolution TIN(Triangle Irregular Network)과 Regular Grid Method에 기반한 방법들이 있다. 대개의 경우, 지형 데이터는 매우 방대한 크기를 가지고 있어서 실시간으로 렌더링 하는 것이 불가능할 경우가 많다. 따라서 실시간 지형렌더링 에서는 LOD(Level of Detail)관리와 뷰 프러스텀 컬링이 실시간 렌더링 속도 향상을 위한 핵심 사항이 된다. 본 연구에서는 PC 기반에서 효과적으로 지형을 표현하기 위해 기존 Regular Grid Method에 기반한 방법의 가시영역 추출(View Frustum Culling)을 수정하여 실시간 지형 렌더링의 가시 영역 추출(View Frustum Culling)시 기존의 쿼드트리 방식과 함께 이전 프레임에서 블록 단위로 저장된 컬링 정보를 혼용하여 속도를 향상시키는 방법을 상세히 기술 한다.
본 논문에서는, 고객의 서비스 품질보장(SLA)에 대한 정보를 바탕으로 고객별로 특화된 분석 마트를 실시간으로 생성하기 위한 구조 및 그 방법을 제공한다. 본 논문의 가입자 맞춤형 실시간 SLA 분석 마트는 SLA 정보를 바탕으로 가입자별 분석 마트를 사용자의 요구에 따라 실시간으로 분석 마트를 생성한다. 사용자가 특정 가입자에 대한 SLA 분석 정보를 요청하면 가입자 프로파일에 요청 정보가 저장되고, SLA 데이터에서 가입자에 대한 SLA정보를 추출하여 가입자 프로파일의 요구사항에 따라서 분석 마트를 실시간으로 생성하는 구조를 가진다.
실시간으로 발생되는 대량의 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 연구는 분산/병렬 처리를 위한 하둡 및 NoSQL과 관련한 빅 데이터 처리 기술을 통해 진행 중에 있다. 하지만 시맨틱 웹 분야에서 발생되는 대량의 데이터를 처리하기 위한 모델은 현재 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 발생되는 대량의 온톨로지 데이터를 빅 데이터 처리가 가능한 NoSQL 분야인 HBase 데이터베이스에 분산 저장할 수 있는 매핑 규칙을 제안한다. 이와 같은 매핑 규칙을 통해 시맨틱 웹 환경에서도 대량으로 발생될 수 있는 데이터들을 효율적으로 분산 저장 할 수 있다.
위성으로 송신하는 원격명령은 실시간 명령과 저장 명령, 메모리업로드 명령 등으로 구분된다. 저장 명령은 특정한 시간에 수행하는 절대시간 명령과 정해진 시간 간격에 따라 수행하는 상대시간 명령으로 구분할 수 있고, 절대시간 명령은 위성 본체에서 수행하는 명령과 탑재체에서 수행하는 명령으로 구분되고, 각각의 메모리 영역에 구분 저장된다. 지상으로부터 전송된 명령이 정상적으로 저장되었는지를 확인하기 위하여 메모리 덤프 명령을 통하여 해당 영역의 데이터를 전송받는다. 그런데 메모리 덤프로 받은 원시 데이터는 용량이 크고 연속적인 데이터 패턴으로 되어 있어 사용자가 바로 분석할 수 없으므로 별도의 파싱 프로그램이 요구된다. 본 논문은 위성으로부터 전송받은 임무명령 저장영역의 원시 데이터 내용을 사용자가 쉽게 분석할 수 있도록 하기 위해 개발된 파싱 프로그램에 대하여 서술한 것이다.
무한히 발생되는 실시간 데이터와 디스크에 저장된 히스토리컬 데이터를 동시에 처리하는 하이브리드 질의에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하이브리드 질의는 디스크에 저장된 대용량의 공간 데이터 처리를 위해 빠른 디스크 입/출력을 요구한다. 이러한 데이터를 처리하기 위해 인덱스, 데이터 축소 기법등이 연구되었다. 데이터의 빠른 검색을 위한 인덱스 기법은 디스크에 분산 저장된 데이터에 대한 탐색 비용과 입/출력 비용을 줄이지 못한다. 또한, 샘플링을 통해 디스크 입/출력 시간 비용을 줄이는 데이터 축소 기법은 데이터의 정확성을 떨어뜨려 정확성을 요구하는 하이브리드 질의에서는 이용하기가 어렵다. 이논문에서는 디스크 입/출력 시간과 디스크 탐색 시간 비용을 줄이고, 정확성을 보장하는 과거 공간질의 처리를 위한 고속로딩 기법을 제아난다. 제안기법은 공간을 그리드 형태로 나누고 인접한 공간 데이터를 함께 관리함으로써 디스크 입/출력 비용을 줄 일 수 있다. 또한, 공간적으로 인접한 데이터를 물리적으로 인접한 곳에 저장하여 디스크 탐색시간 비용을 줄일 수 있다. 이렇게 저장된 데이터는 손실 없이 모두 저장되며, 정확성 또는 보장할 수 있다.
현재 보안 시스템으로 가장 많이 쓰이고 있는 것 중에 하나가 여러 지역의 카메라로부터 영상 신호를 받아서 하나의 모니터에 여러 영상을 분할 해서 보여주는 시스템이다. 이 시스템의 기능 중에서 가장 중요한 것은 각 지역의 영상을 실시간으로 처리해줄 수 있어야 하는데, 이를 위해서는 영상 데이터를 놓치지 않고 모두 메모리에 저장할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 4개의 영상을 하나의 화면으로 4분할 하여 출력하기 위한 시스템을 FPGA를 사용하여 구현했다. 일반적으로 화면 분할하는 시스템은 흑백의 영상만을 출력하는데, 컬러 영상 신호인 RGB 5:6:5모드의 데이터를 사용하여 컬러 영상을 그대로 화면 분할하여 출력하는 시스템을 구성했다. 또한, 화면을 나누기 위한 PIP(Picture In Picture) 등의 전용칩은 분할 화면의 수가 늘어날수록 그 시스템의 크기가 커지므로 순수하게 FPGA를 이용하여 로직을 설계해서 직접 필드 메모리 (FIFO)를 콘트롤 하도록 설계했다. 동기화 되어 있지 않은 메모리에 저장한 각 영상 데이터를 하나의 영상화면에 동기화시키기 위한 방법으로 일정한 타이밍마다 각 영상 데이터를 선택하는 선택 알고리즘(Choice Algorithm)을 제시하여 적용하였다. 선택 알고리즘에 따라서 동기화 되어 있지 않은 메모리에 저장한 각 영상 데이터를 하나의 영상화면에 동기화 시키기위한 방법을 로직으로 구현하여 적용한 시스템을 만들어서 직접 실험 및 테스트를 실행하였다. 로직을 구현하기 위해 사용한 FPGA(Xilinx 5200 Series)는 XC5210-5이고, 비디오 데이터를 저장하기 위한 필드 메모리(FIFO)는 μPD42280-30를 사용하였는데, 좀더 여유 있는 데이터 저장을 통해 선명한 화질을 얻기 위해서는 FPGA와 메모리를 더 빠른 타입으로 사용하는 것이 바람직하다. 내용 전개를 살펴보면 제 1절에서 본 시스템의 필요성 및 개발 동기, 개발 배경등에 대해서 간단히 설명하고 제 2절에서는 전체 시스템의 구조에 대해서 설명하고 제 3절에서는 본 시스템의 구조 중에서 가장 중요한 메모리 컨트롤에 대해서 간단히 설명하고, 제 4절에서는 시스템을 구현시켜 실험 및 결과에 대해서 분석한다. 마직막으로 결론 및 향후 계획에 대해서 기술한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.182-184
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2012
산업분야에서 이용되는 이력 데이터는 압력, 부피, 온도, 볼트, 전류, 전압 등 각종 제어기나 센서에서 발생하는 입력 정보를 일정 시간 간격으로 수집되는 데이터로, 데이터의 값이 일정하거나 값의 폭이 좁고, 많게는 수만 개의 포인트가 실시간으로 수집, 저장되어지는 대용량의 데이터라는 특징이 있다. 이러한 특성을 지닌 이력 데이터는 이력의 모든 데이터를 저장하지 않고, 전체를 대표하는 데이터의 일부만을 저장함으로써 이력 데이터의 효율적인 관리와 공간효율을 극대화시킬 수 있다. 이러한 이력 데이터를 효과적으로 관리하고, 보관하기 위해 이력 데이터 압축 알고리즘에 대한 개발과 연구가 진행 중이다. 그러나 이미 알려져 있는 이력 데이터 압축 알고리즘과 개발하고 있는 알고리즘의 성능에 대한 평가를 할 수 있는 시뮬레이터는 개인이나 소규모 집단만을 위해 만들어지거나, 공개되지 않고 있어 사용하기에 제한적이다. 이에 이력 데이터 압축 성능평가를 위한 시뮬레이터인 HDCS(Historical Data Compression Simulator)를 설계하고 구현하고자 한다.
산업분야에서 이용되는 공정 데이터는 데이터와 데이터 사이의 변화폭이 비교적 좁고, 많게는 수만 개의 포인트가 실시간으로 수집, 저장되어지는 대용량의 데이터라는 특징이 있다. 이러한 특성을 지닌 공정 데이터는 공정의 모든 데이터를 저장하지 않고, 전체를 대표하는 데이터의 일부만을 저장한다. 이러한 공정 데이터를 효과적으로 관리하고, 보관하기 위해 공정 데이터 압축 알고리즘에 대한 개발과 연구가 진행 중이다. 그러나 이미 알려져 있는 공정 데이터 압축 알고리즘과 개발하고 있는 알고리즘의 성능에 대한 평가를 할 수 있는 시뮬레이터는 개인이나 작은 집단만을 위해 만들어지거나, 공개되지 않고 있어 사용하기에 제한적이다. 이에 공정 데이터 압축 성능평가를 위한 시뮬레이터인 PDCS(Process Data Compression Simulator)를 제안하고자 한다. PDCS는 클라이언트, 서버기반으로 구성되어있고, 데이터 압축 알고리즘에 대한 성능평가가 가능한 시뮬레이터이다.
인공위성을 제어하기 위한 원격명령에는 실시간 명령과 저장명령으로 구분할 수 있다. 실시간 명령은 위성에서 명령을 수신하고 바로 수행하는 명령을 말하고, 저장명령은 특정한 시간에 수행하는 절대시간 명령과 정해진 시간간격에 따라 일련의 명령들을 수행하는 상대시간 명령으로 구분할 수 있다. 상대시간 명령은 위성 운영 시 필요한 명령들을 위성에 업로드 하여 사용할 수도 있지만, 위성 발사 전에 정해진 명령 시퀀스는 위성 비행소프트웨어에 포함하여 비휘발성 메모리에 저장하여 사용한다. 명령시퀀스는 정해진 포맷에 따라 DB 파일로 정리되는데, 위성 비행소프트웨어에 포함하기 위한 헤더 생성프로그램이 필요하다. 본 논문은 위성 원격명령 처리방식에 대해서 소개하고, 저장명령 데이터 파일을 이용하여 위성에 저장하기 위한 헤더파일을 자동 생성하는 프로그램에 대해서 기술한 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.511-513
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2000
최근 들어 WWW(World Wide Web) 환경을 이용한 각종 Entertainment 산업이 활성화되어 있다. WWW상의 실시간 아바타 애니메이션의 구현은 WWW를 이용한 Entertainment 산업 및 가상현실을 위한 중요한 원천기술 역할을 하리라 기대된다. 특히, 모션캡쳐를 통해 얻어진 모션데이터로 아바타의 애니메이션을 구현함으로써 보다 자연스러운 동작을 기대할 수 있다. 한편 일반적인 모션데이터로 Euler Angle로 나타나는데 반하여 VRML 환경하의 아바타에는 Euler Angle을 적용할 수 없다. 이는 VRML의 특성상 현재의 상태(State)를 저장할 수 없기 때문이다. VRML 환경하의 아바타에 적용 가능한 유일한 모션데이터 방식은 특정 축(Axis)과 이 축을 중심으로 한 회전각(Axis Angle)을 이용하는 것이다. 본 연구진은 이를 위하여 일반적인 모션데이터에 나타나는 Euler Angle을 특정 Axis와 Axis Angle로 변환해 주는 이론 및 모션데이터를 실시간으로 공급해주기 위한 JAVA Streaming Server를 직접 개발하였다. 본 논문에서는 이 시스템의 전체적인 구조를 설명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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